[发明专利]UWB传感器异常值的剔除方法

权利要求书

1.一种UWB传感器异常值的剔除方法，用于电梯定位系统中，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，设定电梯的初始状态，初始状态包括：电梯的位置以及电梯的速度；

步骤2，根据电梯的初始状态预测电梯的下一个系统状态，得到电梯的状态预测；

步骤3，通过平方根信息滤波器对电梯的状态预测进行优化，得到系统状态的时序转移函数和系统不确定性的时序转移函数；

步骤4，读取UWB传感器以及惯性测量传感器的数据，得到电梯的状态测量函数；

步骤5，根据惯性测量传感器的数据，通过马氏距离优化UWB传感器的数据；

步骤6，根据系统状态的时序转移函数、系统确定性的时序转移函数以及状态测量函数，通过UWB传感器观测构建当前电梯的系统状态的代价项，得到电梯的下一系统状态的最优估计。

2.根据权利要求1所述的UWB传感器异常值的剔除方法，其特征在于，还包括：步骤7，根据电梯的下一系统状态的最优估计，更新电梯的系统状态以及电梯的系统不确定性。

3.根据权利要求2所述的UWB传感器异常值的剔除方法，其特征在于，电梯的初始状态为：

x_i＝{v_i,p_i}；

x₀＝{v₀，p₀}；

P₀＝R₀^-1R₀^-T；

其中，x_i表示电梯在i时刻的系统状态真实值，p_i表示电梯在i时刻的位置真实值，v_i表示电梯在i时刻的速度真实值，x₀表示电梯在初始时刻的系统状态真实值，P₀表示系统状态的初始协方差矩阵，R₀表示初始状态的信息矩阵的平方根。

4.根据权利要求3所述的UWB传感器异常值的剔除方法，其特征在于，系统状态的时序转移函数为：

其中Φ，G为系统参数，为电梯在i时刻的状态预测值；

系统不确定性的时序转移函数为：

其中为i时刻的系统的协方差矩阵，P_a为加速度计噪声的方差；

其中，

5.根据权利要求4所述的UWB传感器异常值的剔除方法，其特征在于，通过平方根信息滤波器对电梯的状态预测进行优化，得到系统状态的时序转移函数和系统不确定性的时序转移函数具体包括：

通过cholesky分解将i时刻的系统的协方差矩阵转换为i时刻的系统信息矩阵的平方根R_i，其中

6.根据权利要求5所述的UWB传感器异常值的剔除方法，其特征在于，读取UWB传感器以及惯性测量传感器的数据，得到电梯的状态测量函数具体包括：

在i时刻使用惯性测量传感器的数据，得到电梯的系统状态测量值；

根据电梯的系统状态测量值，联合电梯在i时刻的系统状态预测值建立代价项，得到电梯在i时刻的系统状态代价项。

7.根据权利要求6所述的UWB传感器异常值的剔除方法，其特征在于，电梯在i时刻的系统状态代价项的函数为：

其中，表示电梯在i-1时刻的系统状态真实值x_i-1与预测值之间的误差；表示惯性测量传感器的测量值与系统状态预测值之间的误差；

R^w_i-1表示惯性测量传感器的过程噪声在i-1时刻的信息矩阵的平方根。

8.根据权利要求6所述的UWB传感器异常值的剔除方法，其特征在于，对系统状态代价项的代价矩阵进行边缘化，得到边缘化后的i时刻的系统代价项。